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박수재,한경수,피경진,Park, Soo-Jae,Han, Kyung-Soo,Pi, Kyoung-Jin 대한원격탐사학회 2010 大韓遠隔探査學會誌 Vol.26 No.4
NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 기후 변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이며 주로 단일 기간 합성 자료 형태로 널리 활용되고 있다. 원격탐사 된 식생지수 자료는 전처리 과정을 거치게 되지만 제거되지 못한 cloud pixel, 대기 효과, 지면의 상태 등으로 인하여 NDVI 값이 저평가(low peak)되는 noise가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 외 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근 높은 값(high peak)을 추적하는 방법인 다중 다항 회귀식을 이용하여 noise를 보정하는 방법이 개발되었으나 부분적으로 참값보다 과대 평가되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 과대 평가되는 문제점을 해결하고자 조화 분석을 이용하여 low peak 탐지 후 보간하는 종합적인 기법을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 SPOT/VGT NDVI 10-day MVC 자료를 이용하여 다중 다항 회귀식을 이용한 방법과의 비교 분석을 수행한 결과 전반적인 식생 지수의 시계열 특성이 잘 나타났고 NDVI 실제 값(raw value)을 보다 현실적으로 재생산하여 조화 분석을 이용한 방법이 더 우수한 것으로 판단된다. NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), which is broadly used as short-term data composite, is an important parameter for climate change and long-term land surface monitoring. Although atmospheric correction is performed, NDVI dramatically appears several low peak noise in the long-term time series. They are related to various contaminated sources, such as cloud masking problem and wet ground condition. This study suggests a simple method through harmonic analysis for reducing NDVI noise using SPOT/VGT NDVI 10-day MVC data. The harmonic analysis method is compared with the polynomial regression method suggested previously. The polynomial regression method overestimates the NDVI values in the time series. The proposed method showed an improvement in NDVI correction of low peak and overestimation.
박수재 ( Soo Jae Park ),한경수 ( Syung Soo Han ),피경진 ( Kyoung Jin Pi ) 대한원격탐사학회 2010 大韓遠隔探査學會誌 Vol.26 No.4
NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 기후 변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이며 주로 단일 기간 합성 자료 형태로 널리 활용되고 있다. 원격탐사 된 식생지수 자료는 전처리 과정을 거치게 되지만 제거되지 못한 cloud pixel, 대기 효과, 지면의 상태 등으로 인하여 NDVI 값이 저평가(low peak)되는 noise가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내·외 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근 높은 값(high peak)을 추적하는 방법인 다중 다항 회귀식을 이용하여 noise를 보정하는 방법이 개발되었으나 부분적으로 참값보다 과대 평가되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 과대 평가되는 문제점을 해결하고자 조화 분석을 이용하여 low peak 탐지 후 보간하는 종합적인 기법을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 SPOT/VGT NDVI 10-day MVC 자료를 이용하여 다중 다항 회귀식을 이용한 방법과의 비교 분석을 수행한 결과 전반적인 식생 지수의 시계열 특성이 잘 나타났고 NDVI 실제값(raw value)을 보다 현실적으로 재생산하여 조화 분석을 이용한 방법이 더 우수한 것으로 판단된다. NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), which is broadly used as short-term data composite, is an important parameter for climate change and long-term land surface monitoring. Although atmospheric correction is performed, NDVI dramatically appears several low peak noise in the long-term time series. They are related to various contaminated sources, such as cloud masking problem and wet ground condition. This study suggests a simple method through harmonic analysis for reducing NDVI noise using SPOT/VGT NDVI 10-day MVC data. The harmonic analysis method is compared with the polynomial regression method suggested previously. The polynomial regression method overestimates the NDVI values in the time series. The proposed method showed an improvement in NDVI correction of low peak and overestimation.
배정호(Jung Ho Bae),김동연(Dongyeon Kim),박수재(Soo Jae Park),박현성(Hyunseong Park),김성호(Sungho Kim),성영화(Younghwa Sung) 한국정보과학회 2021 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.27 No.1
본 논문에서는 블록체인 기반의 다중 드론 관리 시스템을 위한 관련 어플리케이션을 구현하여 블록체인 기술을 적용하고 성능을 분석하였다. 승인형 블록체인인 하이퍼레저 패브릭을 구현 플랫폼으로 선정하였고, 드론 임베디드 보드 상에서 체인코드들을 실행하여 관련 변수(CPU수, 체인코드 종류 등)에 따른 성능(처리속도, 소모 전력, 확장성 등)을 시험하였다. 현재 노드(5개) 수준에서 구현된 어플리케이션은 소모전력 및 초당 GPS 업데이트 속도 측면에서 다중 드론의 위치를 관리하는 데 있어 적절한 것으로 보인다. 향후 실제 운용 드론에 블록체인 어플리케이션을 탑재한 후 블록체인 네트워크의 변수들을 최적화하여 적용하고 성능을 검증할 예정이다. In this paper, a blockchain was applied and analyzed with multi drone management system application which is implemented by ourselves. To do this, Hyperledger Fabric was selected as the implementation platform. Performance (transactions per second, power consumption, and scalability) according to certain variables (number of CPU clusters, chaincodes, etc.) was tested by executing chaincodes on a drone-embedded board. We used five nodes and verified that our application was appropriate for managing the positions of the multi-drone system in terms of power consumption and the GPS update rate. In future work, we plan to apply the implemented application with optimized variables to practical drones and test the performance.